conv2函式

1、用法 C=conv2(A,B,shape); %卷積濾波  A:輸入影象，B:卷積核  假設輸入影象A大小為ma x na，卷積核B大小為mb x nb，則  當shape=full時，返回全部二維卷積結果，即返回C的大小為（ma+mb-1）x（na+nb-1）  shape=same時，返回與A同樣大小的卷積中心部分  shape=valid時，不考慮邊界補零，即只要有邊界補出的零參與運算的都捨去，返回C的大小為（ma-mb+1）x（na-nb+1） 2、實現步驟  假設輸入影象A大小為ma x na，卷積核大小為mb x nb，則MATLAB的conv2函式實現流程如下：  a、對輸入影象補零，第一行之前和最後一行之後都補mb-1行，第一列之前和最後一列之後都補nb-1列（注意conv2不支援其他的邊界補充選項，函式內部對輸入總是補零）。  b、關於卷積核的中心，旋轉卷積核180度。  c、滑動卷積核，將卷積核的中心位於影象矩陣的每一個元素。  d、將旋轉後的卷積核乘以對應的矩陣元素再求和。

filter2函式

1、用法 B = filter2(h,A,shape) ; %相關(correlation)濾波  * A:輸入影象，h:相關核  * 假設輸入影象A大小為ma x na，相關核h大小為mb x nb，則  當shape=full時，返回全部二維卷積結果，即返回B的大小為（ma+mb-1）x（na+nb-1）  * shape=same時，返回與A同樣大小的卷積中心部分  * shape=valid時，不考慮邊界補零，即只要有邊界補出的零參與運算的都捨去，返回B的大小為（ma-mb+1）x（na-nb+1）

2、實現步驟  假設輸入影象A大小為ma x na，相關核h大小為mb x nb，MATLAB的filter2的實現流程如下：  * a、對輸入影象補零，第一行之前和最後一行之後都補mb-1行，第一列之前和最後一列之後都補nb-1列（注意filter2不支援其他的邊界補充選項，函式內部對輸入總是補零）。  * b、滑動相關核，將相關核的中心位於影象矩陣的每一個元素。  * c、將相關核乘以對應的矩陣元素再求和

注意filter2**不對核進行180°旋轉**，直接對應相乘再相加，這一點與conv2不同。

imfilter

1、用法 B=imfilter(A,H,option1,option2,option3)；

A:輸入影象，H:濾波核  * option1：邊界選項，可選的有：補充固定的值X（預設都補零），symmetric,replicate,circular  * option2：輸出影象大小選項，可選的有same（預設）,full  * option3：決定採用與filter2相同的相關濾波還是與conv2相同的卷積濾波

預設使用下相關corr,也可以選擇conv引數進行卷積完成。

最後總結

1. filter2、conv2將輸入轉換為double型別，輸出也是double的，輸入總是補零（zero padded), 不支援其他的邊界補充選項。
2. imfilter：不將輸入轉換為double，輸出只與輸入同類型，有靈活的邊界補充選項